灌区灌溉用水时空优化配置方法研究

摘要：在我国经济快速发展的形势下，水资源越来越匮乏，为了保证粮食安全，需要对灌溉资源进行合理的规划和管理。在对水资源进行管理时，不仅可以从时间尺度上对灌溉用水量进行控制，而且可以从空间尺度上降低灌溉用水量，提高水资源管理的整体水平。基于此，文章对灌区灌溉用水时空优化配置方法进行研究。

关键词：灌区；灌溉用水；时空优化配置方法；水资源；灌溉资源；灌溉用水量 文献标识码：A

中图分类号：TV212 文章编号：1009-2374（2016）08-0123-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.08.063

在我国经济不断发展的形势下，水资源缺乏的问题已经越来越严重，对农业的正常生产造成了影响。但在农业灌溉过程中，存在非常严重的水资源浪费的现象，需要进一步提升水资源管理水平。对于规模比较大的灌区来说，由于土壤的种类多样化、植物结构非常复杂，降雨量分配不均匀，渠系配水效率存在一定的差异性。为了达到灌区用水最优化配置，需要利用时空优化的方式对有限的灌溉供水量进行优化。

1 工程概况

大庄水库工程以农业灌溉为主，兼顾防洪和乡镇生活供水。工程投资49463.35万元，水库控制径流面积76km2，多年平均径流量4856.5万m3，水库总库容2515.9万m3，年总供水量3616万m3。水库大坝设计为黏土心墙坝，坝顶宽8m，坝顶长686m，最大坝高76.9m。大庄水库主要满足大庄乡和羊街乡片区5.19万亩农田灌溉用水和1.2万人生活用水，解决大庄河下游防洪的问题。灌溉面积5.19万亩：水稻占32%、蔬菜占40%、水果占15%、玉米占5%、花生占5%、其他农作物占3%。

2 建立灌溉制度优化模型

本文以作物水分和农田水量平衡模型为基础优化灌区灌溉制度。结合农作物的生长规律实施灌溉，保证农作持续处于良好的生长环境下。当遇到水资源匮乏的季节时，可以根据作物的实际需水情况，将有限的水资源分配到最缺水分的地区，在节约水资源的同时保证农作物的产量。

以为约束条件，可灌溉水的总量为M，WP为凋萎点对应根系水的储存量，蒸发不受胁迫根系层水的储存量为。本地区5.19万亩农田，按水稻32%、蔬菜40%，经计算，蔬菜一年灌溉用水约为1128万m3，水稻一年灌溉用水大约需要894.72万m3。

3 最优化分配灌溉水量

优化灌溉水量指的是根据每次的灌水要求，制定最佳的灌溉计划，根据作物的不同对水量进行分配，达到指标最优。例如，将供水部门的最大受益和灌区作为增产值作为目标一和目标二时，建立以下方程：

供水部门把水输送到斗渠斗口水价为，第j种作物在第i个区域中的种植面积为S（j），第j种作物在第i个区域灌水定额为X（j）。灌水情况下，作物在第m时间段中灌溉产量为，第j种作物预测市场价格为，单位水量输送到田间的费用为，灌区被划分成的数目为n，第i区作物种类数量为。以输水建筑物流量、可供水量、非负约束为约束条件，可以对问题做如下划分：一方面是对作物种植总面积进行优化；另一方面是在种植面积确定的情况下合理地分配水资源。

3.1 确定出最合理的种植结构

在作物的种植面积确定的前提下，需要对各类作物水量配置最优化的问题进行考虑，不需要考虑作物总种植面积以及土地资源的利用情况。灌溉水量有限时，因为水和作物的产出关系以及作物的灌溉制度存在差异，为了保证灌区综合效益的最大化，需要采用对作物布局进行调整的方法来找出水土资源最佳的组合方式。

过去在对灌区水土资源进行优化时，只是单纯地优化灌区收益最大化或者研究灌区作物总量为目标，只是对单个目标的优化进行考虑。而本文在研究水头资源最佳组合方式，不仅对灌区收益情况进行了考虑，还对其他的优化目标进行了考虑，模型属于多目标优化。通过将灌区用水量最低、灌区总体效益最大化、生态效益最大化作为目标，使用蚁群算法将最佳的作物结构确定出来。以农作物产量最大化、灌区收益最大化、水分生产效率最大化、生态效益最大化为目标构建植物的优化模型，然后使用多目标混沌离子群优化算法进行求解。

3.2 各种作物之间水量的最佳分配

在灌区总灌溉面积确定的情况下，为了保证灌区整体效益的最大化，需要按照特定的比例向作物分配水量。在这一过程中，需要对边际效益以及灌溉用水生产效率进行了解，合理地使用智能算法来对灌溉水量优化配置目标模型进行求解。通过将供水部门和灌区作物产量收益最大化作为目标来进行优化，然后使用帕累托目标遗传算法对模型进行求解，使用GIS技术分析优化结果。通过科学的分配水资源，水稻一年灌溉用水量下调为754.5万m3，蔬菜一年灌水量下调为986.56万m3，共节省用水量281.66万m3，经济效益显著。

4 计算过程

为了保证灌区灌溉用水处于连续配置的过程，需要集成四个数学模型，然后创建方法库、模型库、空间数据库构建灌溉用水配置空间决策系统。使用ArcOjcets技术、内置ArcMap的VBA变程序，如图1所示：

空间数据主要包括未来情景、历史情景、实时情景的非空间数据和空间数据，主要包括水源因素、气象因素、灌溉水权信息、土渠系等。其中气象信息主要包含降雨量、气象站分布情况、气象站名称、农作物蒸腾量。农作物信息主要包括植物的种植面积、植物的结构、植物的类型、植物的生育期、植物产量敏感系数、植物系数等。水源信息主要包括河流径流量、水库库容、灌溉可以提供的供水量、下垫面参数等信息。土壤信息主要包含土壤类型、土壤分布情况等参数。渠道信息主要有设计流量、渠道断面大小、渠系布置图、渠系水利用系数等。灌溉方式信息主要包含田间水利用系数、滴灌、喷灌、面灌。水权信息主要包括灌溉配合、灌溉保证率作物灌水许可、用水价格等。非空间数据和空间数量利用GIS查询表进行连接。要保证各个栅格可以单独对应一个编码，栅格中的计算结果和参数都要保存在查询表中，以便在优化模型时可以随时调用。

在模型库中除了有主程序以外，还有三个子模型。月灌溉用水量采用多目标渠系工作制度优化模型和分布式优化模型、年灌溉用量使用水量分布式优化模型。子模型和主程序之间的关系为反馈和调度。此外，方法库会对三个模型进行支配，模型库可以利用传递参数、调用数据库等方式来对灌区灌溉用水进行时空配置，将各种情景下灌溉制度和渠系工作任务求出，为灌区灌溉用水提供相应的决策方案。

在方法库中主要有非线性优化、线性优化、多目标优化的优化方式。通过这三种优化方式实现模型库子模型的求解和优化。使用优化软件编写相应的优化方法，并结合具体的需求进行进一步的扩充和修改。GIS人机交互系统作为用户和库开展决策行为的一个平台，工作人员利用GIS人机交互系统可以对模型库、空间数据库、方法库等进行控制和决策。此交互系统可以和Windows系统相互兼容。相较于单一模拟模型和集总式模型，利用集成构建的灌区灌溉用水优化配置空间决策系统主要具有下述三个特点：首先，由于灌区的时空因素比较复杂，在进行建模和求解时，如果使用分布式建模思路除了可以提升灌区灌溉用水的配置精度，而且可以使求解的整个流程得以简化，更加丰富、直观地将结果展示出来。而空间因素主要代表土壤、种植结构、气象站点分布情况、渠道系统布置情况之间的差异性。时间因素主要代表年季节气象产生的不同之处以及农作物在各个生育阶段参数的差异性；其次，系统可以结合用户的实际需求进行灵活布置，可以连续进行运行，也可以单独进行运行，可以根据情景的不同进行分析和模拟，使管理部门可以更好地做出决策；最后，系统具有比较高的运行效率，通用型和可移植性也很强，因为模型库和方法库是分离的，因此可以对方法间进行共享，避免了模型和方法的反复写入，也更有利于输入模型参数，而且可以结合灌区的实际需求情况修改模型。

5 结语

通过利用用水时空优化模型，大约可以节省29.5%的灌溉用水量，农作物可以增产24.2%，灌溉净效益提升了16.8%，提高了粮食产量、节省了水资源。将GIS和传统模型进行集成后，使空间优化配水求解变得更加简单。在空间决策支持系统的基础上对灌区灌溉用水进行优化，有效解决了灌区用水优化问题，具有较高的应用价值。

参考文献

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作者简介：伍卫权（1971-），男（彝族），云南开远人，开远市灌区管理处工程师，研究方向：灌区灌溉优化配置方法。

（责任编辑：小 燕）